AI 智能体构建 Factor 6:通过简单的 API 实现启动/暂停/恢复

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作者：微信文章


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开源项目 12-Factor Agents - Principles for building reliable LLM applications 是一份为打造生产级智能体（AI Agent）应用而编写的设计指南（12-factor-agents：构建生产级 AI 智能体应用的设计指南）。

本文介绍第六条 AI Agent 的设计原则（https://github.com/humanlayer/12-factor-agents/blob/main/content/factor-06-launch-pause-resume.md）：

Factor 6：通过简单的 API 实现启动/暂停/恢复 AI 智能体。

随着大模型技术的发展，AI Agent 的能力越来越强。但许多开发者在实践中可能会遇到一个共同的痛点：一旦启动一个复杂的、长耗时的任务，Agent 就像一列失控的火车，只能祈祷它能顺利到达终点。这显然无法满足生产环境对可靠性和可控性的要求。

那么，如何让我们的 Agent 变得既强大又可控呢？通过简单的 API 实现启动/暂停/恢复（Launch/Pause/Resume）AI 智能体。


从执行到编排

将 Agent 的工作模式从单一的、连续的“执行”转变为可控的、分步的编排（Orchestration）。

在分布式系统中，当一个业务流程需要跨越多个服务、耗时很长时，“编排”模式是业界标准。它由一个中心的“编排器”来调用不同的服务，处理异常，并管理整个流程的状态。这与另一种模式“协同（Choreography）”（即每个服务自行响应事件，无中心协调）相比，在复杂场景下更具确定性和可观测性。

“Factor 6：通过简单的 API 实现启动/暂停/恢复 AI 智能体”，正是将这种强大的“编排”思想简化，并引入到了 Agent 的设计中：

Launch (启动): 通过 API 启动一个新任务，由编排器开始驱动 Agent。Pause (暂停): 在关键节点（如等待外部事件、需要人工决策），Agent 主动暂停，并将当前的执行状态（上下文、步骤、变量等）返回给编排器进行持久化。Resume (恢复): 当外部条件满足时（如收到 Webhook 回调、人类点击批准），编排器通过 API 加载之前保存的状态，让 Agent 从中断处继续执行。

这种设计，本质上是借鉴了分布式事务处理中的经典模式，将一个大的、不可分割的任务，分解成了一系列更小、可独立提交和回滚（或补偿）的步骤。
为什么「暂停键」如此重要？

✨ 增强可控性与可观测性：长时任务不再是黑箱。我们可以在任意步骤暂停、检查状态、甚至调试，确保一切尽在掌握。🔄 提升容错性与恢复力：如果 Agent 在执行某个步骤时宕机，我们不会丢失所有进度。由于状态由外部编排器管理，可以轻松地从上一个成功的节点“读取存档”，无缝恢复任务。⚖️ 实现真正的无状态 Agent：Agent 本身可以不持有任何长期的、跨调用的状态，变得轻量且易于水平扩展。这与现代云原生应用的设计哲学完全一致，极大地简化了运维。🤝 赋能强大的人机协同（Human-in-the-Loop）：“暂停”为人类的介入提供了可能性。“人在回路”（Human-in-the-Loop） ，是构建可信 AI 的关键。当 Agent 对自己的判断信心不足，或业务流程规定必须有人工审批时，它可以主动暂停，将决策权交还给人类专家。人类的反馈不仅能确保当前任务的准确性，甚至可以作为高质量的标注数据，用于模型的持续优化。

实现技术点

一个可靠的“暂停/恢复”机制，通常需要关注以下几点：

状态持久化：Agent 暂停时返回的“状态”，通常是一个 JSON 对象。编排器需要将其可靠地存储在数据库（如 PostgreSQL）或高速缓存（如 Redis）中，以便在恢复时读取。幂等性（Idempotency）：对 /resume 接口的调用必须是幂等的，一个相同的操作无论被重复多少次，结果都和执行一次相同。Webhook 的角色：当 Agent 暂停以等待外部事件（如支付成功、第三方 API 回调）时，Webhook 是最常用的“唤醒”机制。外部系统完成其工作后，通过调用一个预设的 Webhook URL，来触发我们的 /resume 接口。

以上是 AI 智能体应用的设计原则“Factor 6：通过简单的 API 实现启动/暂停/恢复”的介绍。

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